## Aplikasi  Pendeteksi  Dini  Kecanduan  Penggunaan Smartphone Terhadap Produktivitas Kerja Menggunakan Logika Fuzzy

## Alvendo Wahyu Aranski, Sestri Novia Rizki
Universitas Putera Batam , Jl. R. Soeprapto Mukakuning, Batam 29434,Indonesia.

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A C T
Sejarah Artikel: Diterima Redaksi: 23 Juli 2018 Revisi Akhir: 29 Agustus 2018 Diterbitkan Online : 15 September 2018 The  development  of  smartphones  at  this  time  is  very  rapid.  Within  1  year  the  bias appeared  various  kinds  and  models.  The  growing  technology,  especially  smartphones, has an impact on work productivity. In one day, people can access their smartphonenya about  15-50  times.  This  results  in  decreased  work  productivity.  With  the  help  of  fuzzy logic and applied into the app, the bias detects a quick addiction to smartphone usage. Personnel of a company, can use this application so that the productivity of employees work can be known as early as possible. From the existing calculations, obtained results that addiction to the use of smartphones affect the productivity of work as much as 80 in accordance  with  the  existing  numbers  on  matlab  calculations.  This  80  figure  shows  a very large part of his addiction to smartphone usage.
K ATA K UNCI
Smartphone, Produktivitas, Fuzzy, Mamdani

## K ORESPONDENSI
No HP: 08117788090 E-mail: vendowa@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
Di  era  teknologi  informasi  ini,  kebutuhan  akan  smartphone merupakan  kebutuhan  sekunder.  Yang  dahulunya  smartphone atau  handphone  merupakan  salah  satu  barang  tersier,  tetapi disaat  ini,  tingkat  kebutuhannya  berubah.  Murahnya  harga smartphone  dan  semakin  tinggi  daya  beli  masyarakat  yang membuat  kebutuhan  tersier  ini  berubah  menjadi    sekunder. Produsen    smartphone  juga  berlomba-lomba  menciptakan produk  yang  mampu  menarik  hati  pelanggan  setia  masing- masing. Banyak merk smartphone terbaru   yang   bermunculan dengan      harga      yang      bersaing.      Tetapi      dampak      yang diakibatkan  dari  banyaknya  pengguna  smartphone  adalah berkurangnya produktivitas kerja.
Seperti  yang  sama-sama  diketahui,  smartphone  memiliki  daya tarik  yang  sangat  besar  dibandingkan  dengan  televisi.  Hal  ini disebabkan karena smartphone sudah memiliki fitur yang sangat lengkap dan bisa dibawa kemana-mana. Ukuran  yang  kecil dan berat yang ringan, membuat smartphone tersebut menjadi benda yang  wajib  untuk  dibawa.  Dalam  hal  pekerjaan,  suatu perusahaan  tidak  menginginkan  karyawan  yang  tidak  fokus dalam  bekerja  karena  akan  mengganggu  sistem  dan  hasil produksi  suatu  perusahaan.  Ketersediaan  smartphone  disaat sekarang  ini,  ternyata  sudah  mengganggu  produktivitas  kerja karyawan.  Orang  lebih  sering  dan  fokus  menggunakan smartphonenya dari pada menyelesaikan pekerjaannya.
Walaupun  kegiatan  melihat  dan  fokus    ke    smartphonenya hanya    untuk    mengecek    media    sosial    yang    mereka    punya seperti  facebook,  twitter,  instagram,  dan  lain  sebagainya  dan bermain  game.  Hal  ini  sangat    berdampak    pada    produktivitas kerja  dari    setiap    orang.    Orang    menjadi    lebih  malas  untuk bekerja  dan  menurunkan  semangat  kerja.  Hal  ini  sangat berbahaya  bagi  perusahaan  yang  mempekerjakan  orang-orang atau  karyawan  yang  sudah  kecanduan  smartphone.  Untuk menentukan    kecanduan    seseorang    terhadap    penggunaan smartphone,  logika  fuzzy  mampu  untuk  membuatkan  logika dalam pendeteksi dini kecanduan smartphone.
Logika  fuzzy dan  metode Mamdani sering juga dikenal dengan nama  Metode  Max-Min.  Metode  ini  diperkenalkan  oleh Ebrahim  Mamdani  pada  tahun  1975.  Untuk  mendapatkan output, diperlukan 4 tahapan: a.   Pembentukan himpunan fuzzy.
Pada  proses  fuzzifikasi  langkah  yang  pertama  adalah menentukan  variable  fuzzy  dan  himpunan  fuzzynya.  Kemudian tentukan  derajat  kesepadanan  (degree  of  match)  antara  data masukan fuzzy dengan himpunan fuzzy yang telah didefenisikan untuk  setiap  variabel  masukan  sistem  dari  setiap  aturan  fuzzy. Pada  metode  mamdani,  baik  variabel  input  maupun  variabel output dibagi menjadi satu atau lebih himpunan fuzzy. b.   Aplikasi fungsi implikasi pada metode mamdani. Fungsi implikasi yang digunakan adalah min. Lakukan implikasi fuzzy  berdasar  pada  kuat  penyulutan  dan  himpunan  fuzzy terdefinisi  untuk  setiap  variabel  keluaran  di  dalam  bagian konsekuensi dari setiap aturan. Hasil implikasi fuzzy dari setiap
aturan ini kemudian digabungkan untuk menghasilkan  keluaran infrensi fuzzy.
c.   Komposisi Aturan.
Tidak  seperti  penalaran  monoton,  apabila  sistem  terdiri  dari beberapa  aturan,  maka  infrensi  diperoleh  dari  kumpulan  dan korelasi  antar  aturan.  Ada  3  metode  yang  digunakan  dalam melakukan  inferensi  sistem  fuzzy,  yaitu:  max,  additive  dan probabilistik OR.
d.   Penegasan (defuzzy).
Input  dari  proses  defuzzifikasi  adalah  suatu  himpunan  fuzzy yang  diperoleh  dari  komposisi  aturan-aturan    fuzzy,  sedangkan output  yang dihasilkan  merupakan suatu bilangan pada domain himpunan fuzzy tersebut [1].
Langkah-langkah  yang  ada  pada  metode  Mamdani  didalam fuzzy    ini    sangat  mudah  untuk  diterapkan,  sehingga  banyak peneliti  yang  menggunakan  metode  ini  untuk  menyelesaikan permasalahan penelitian yang dibuat.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Smartphone  adalah  telepon  pintar  yang  memiliki  kemampuan seperti komputer. Smartphone diklasifikasikan sebagai high end mobile  phone  yang  dilengkapi  dengan  kemampuan  mobile computing.  Dengan  kemampuan  mobile  computing  tersebut, smartphone  memiliki  kemampuan  yang  tak  bisa  dibandingkan dengan  ponsel  biasa.  Smartphone  yang  pertama  kali  muncul merupakan  kombinasi  dari  fungsi  suatu  personal  digital assistant    (PDA)    dengan    telepon    genggam    ataupun    telepon dengan    kamera.  Seiring  dengan  perkembangannya,  kini smartphone  juga  mempunyai  fungsi  sebagai  media  player portable, low end digital compact camera, pocket video camera dan  GPS.  Smartphone  modern  juga  dilengkapi  dengan  layar touchscreen resolusi tinggi, browser yang mampu menampilkan full  web  seperti  pada  PC,  serta  akses  data  WiFi  dan  internet broadband [2]. Perkembangan smartphone saat ini sudah cukup banyak dan melebih jumlah penggunanya. Hal-hal menarik dari smartphone itu sendiri terdapat pada fitur yang beraneka ragam. Baik itu dari media sosial seperti Facebook, Twitter, Instagram, maupun fitur game dan office-nya.
Konsep logika Fuzzy pertama kali diperkenalkan oleh Professor Lotfi  A.  Zadeh  dari  Universitas  California,  Berkeley  pada  Juni 1965.  Logika  Fuzzy  merupakan  generalisasi  dari  logika  klasik yang  hanya  memiliki  dua  nilai  keanggotaan  antara  0  dan  1. Dalam logika Fuzzy,  nilai kebenaran suatu  pernyataan berkisar dari    sepenuhnya  benar  sampai  dengan  sepenuhnya  salah  [3]. Dengan  teori  himpunan  Fuzzy,    suatu    objek    dapat    menjadi anggota  dari  banyak  himpunan  dengan  derajat keanggotaan yang berbeda dalam masing-masing himpunan.
Dengan  Fuzzy  Logic,  system  kepakaran  manusia  bisa diimplementasikan  kedalam  bahasa  mesin  secara  mudah  dan efisien. Seperti contoh:
1. Manager  pergudangan  mengatakan  pada  manajer  produksi seberapa    banyak  persediaan  barang  pada  akhir  minggu  ini, kemudian  manager  produksi  akan  menetapkan  jumlah  barang yang harus diproduksi esok hari.
2.  Pelayan      restoran      memberikan      pelayanan      tamu, kemudian      tamu      akan  memberikan  tip  yang  sesuai  atas  baik tidaknya pelayanan yang diberikan.
3.  Anda  mengatakan  pada  saya  seberapa  sejuk  ruangan  yang anda inginkan, saya akan mengatur putaran kipas yang ada pada ruangan ini.
Menurut  [4].  Beberapa  alasan  mengapa  orang  menggunakan logika Fuzzy, antara lain:
1.  Konsep    Fuzzy    Logic  adalah    sangat    sederhana  sehingga mudah  dipahami.
Kelebihannya    dibanding    konsep    lain    yang    bukan    pada kompleksitasnya,  tetapi  pada  naturalness  pendekatannya  dalam pemecahan masalah.
2. Fuzzy  Logic  adalah fleksibel,  dalam arti dapat dibangun dan dikembangkan dengan mudah tanpa harus memulai dari “nol”. 3. Fuzzy  Logic  memberikan  toleransi  terhadap  ketidakpastian data.    Hal    ini  sangat  cocok  dengan  fakta  sehari-hari.  Segala sesuatu di dalam ini relative tidak presisi, bahkan meskipun kita lihat  atau  amati  secara  lebih  dekat  dan  hati-hati.  Fuzzy  Logic dibangun berdasarkan pada fakta ini.
4. Fuzzy  Logic  mampu  memodelkan  fungsi-fungsi  non-linear yang  sangat kompleks.
5. Fuzzy   Logic   dapat    membangun    dan    mengaplikasikan pengalaman-  pengalaman  para  pakar  secara  langsung  tanpa harus melalui proses pelatihan.
6.  Fuzzy    Logic    dapat    diterapkan    dalam    desain    sistem kontrol    tanpa    harus  menghilangkan  teknik  desain  control konvensional yang sudah terlebih dahulu ada.
7.  Fuzzy  Logic  berdasarkan  pada  bahasa  alami  atau  bahasa manusia.

## 3. METODOLOGI
Desain  penelitian  ini  sebagai  survei  pendahuluan  untuk mendeteksi  kecanduan  smartphone  terhadap  produktivitas  kerja di  kota  Batam.  Dilakukan  dengan  kuisioner  dan    pengamatan secara  langsung  ke  beberapa  karyawan  di  kota  Batam.  Dari pengamatan   awal   dapat   dikemukakan   beberapa   hipotesis masalah      yang      perlu  dipecahkan  seperti  telah  disinggung secara garis besar pada bab pendahuluan.
Pelaksanaan  penelitian  dalam  kegiatan  mengambil  data dilakukan  pada  bulan  Juni  2017.  Dalam  pengambilan  data didapat  dengan  cara  kuisioner  dan  observasi  ke  beberapa karyawan pengguna smartphone di kota Batam.
Adapun  variabel  yang  peneliti  gunakan  sebagai  alat  peubah yang  diamati  atau diukur adalah sebagai berikut: 1.  Variabel Input a.   Spesifikasi Smartphone b.   Intensitas Penggunaan c.   Status sosial d.   Jenis Pekerjaan
2. Variabel Output
a.  Pendeteksian  Dini  Kecanduan  Penggunaan  Smartphone Terhadap Produktivitas Kerja.
Berikut  bentuk  analisis  data  yang  akan  dilakukan  di  dalam penelitian  yang dilakukan.
Tabel 1. Analisis Data Input Proses Keputusan Spesifikasi Smartphone Pendeteksi Dini Kecanduan Penggunaan Smartphone Terhadap Produktivitas Kerja
Intensitas Penggunaan Mamdani
Status Sosial Jenis Pekerjaan
Berdasarkan  analisis  data  pada  table  1  di  atas,  peneliti  sudah melakukan  pengumpulan  data  yang  relevan  ke  dalam  bentuk tabel sebagai berikut:
Tabel 2 . Data penelitian
No Nama Karyawan Input Spesif ikasi Smarp hone Intensitas Penggunaan Status Sosial Jenis Pekerja an 1 Andi Sedan g Sedikit Renda h Low 2 Zabal Tinggi Banyak Tingg i High 3 Rudi Renda h Sedikit Sedan g Middle 4 Mangarat ua Tinggi Sedikit Tingg i High 5 Michel Sedan g Banyak Sedan g Middle 6 Miskal Tinggi Banyak Tingg i High 7 Laras Tinggi Sedikit Tingg i Low 8 Bagus Renda h Banyak Renda h High 9 Ayna Sedan g Sedang Sedan g Middle 10 Doni Sedan g Sedikit Renda h Middle Sumber: Data Penelitian (2018)
Setelah data terkumpul, langkah berikutnya adalah fuzzyfication . a. Fuzzyfication
Pada  langkah  ini,  peneliti  mengelompokkan  data-data  yang sudah  didapat  dan  ditulis  dalam  bentuk  table  himpunan  fuzzy sebagai berikut:
Tabel 3 . Himpunan Fuzzy Fungsi Nama Variabel Himpunan Semesta Pembicar aan Domain Input Spesifikasi Smartphone Rendah [0-100] [0 30 50] Sedang [40 60 80] Tinggi [70 90 100] Intensitas Penggunaa n Sedikit [0 100] [0 25 45] Sedang [25 45 65] Banyak [55 80 100] Status Sosial Rendah [0 100] [0 25 50] Sedang [30 50 70] Tinggi [55 80 100] Jenis Pekerjaan Low [0 100] [0 35 50] Middle [30 50 70] High [55 80 100] Output Tingkat Kecanduan Smarphone Rendah [0 100] [0 30 50 ] Sedang [40 60 80] Tinggi [70 90 100] Sumber: Data Olahan (2018)
b. Pembentukan Aturan Fuzzy
Berikut ini merupakan table dari aturan-aturan fuzzy:
Tabel 4 . Pembentukan Aturan No Spek Smartph one Intensitas Status Jenis Keputusan 1 Rendah Sedikit Rendah Low Rendah 2 Rendah Sedikit Rendah High Rendah 3 Rendah Sedikit Rendah High Rendah 4 Rendah Sedikit Sedang Low Rendah 5 Rendah Sedikit Sedang Low Rendah 6 Rendah Sedikit Sedang High Rendah 7 Rendah Sedikit Tinggi Low Rendah 8 Rendah Sedikit Tinggi Middl e Rendah 9 Rendah Sedikit Tinggi High Rendah 10 Rendah Sedikit Rendah Low Rendah .. .. 81 Tinggi Banyak Tinggi High Tinggi Sumber: Data Penelitian (2018)

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  penelitian  yang  sudah  peneliti  lakukan,  dapat  dilihat  dari serangkaian hasil matlab yang ada pada gambar di bawah ini. a. Representasi Variabel Spesifikasi Smartphone Pada gambar 2, dijelaskan bahwa variabelnya adalah spesifikasi smartphone  dengan  tiga  himpunan  fuzzy  yaitu  rendah,  sedang, dan tinggi.
Gambar 2. Representasi Variabel Spesifikasi Smartphone
b. Representasi Variabel Intensitas Penggunaan
Pada  gambar  3,  dijelaskan  bahwa  variabelnya  adalah  intensitas penggunaan  dengan  tiga  himpunan  fuzzy  yaitu  sedikit,  sedang, dan banyak.
Gambar 3. Representasi Variabel Intensitas Penggunaan
c. Representasi Variabel Status Sosial
Pada  gambar  4,  dijelaskan  bahwa  variabelnya  adalah  status sosial  dengan  tiga  himpunan  fuzzy  yaitu  rendah,  sedang,  dan tinggi.
Gambar 4. Representasi Variabel Status Sosial
d. Representasi Variabel Jenis Pekerjaan
Pada  gambar  5,  dijelaskan  bahwa  variabelnya  adalah  jenis pekerjaan  dengan  tiga  himpunan  fuzzy  yaitu  low,  middle,  dan high.
Gambar 5. Representasi Variabel Jenis Pekerjaan
e. Representasi Variabel Keputusan
Pada gambar 6, dijelaskan bahwa variabelnya adalah keputusan dengan tiga himpunan fuzzy yaitu rendah, sedang, dan tinggi.
Gambar 6. Representasi Variabel Keputusan
Penyelesaian  Kasus  penentuan    kecanduan  smart  Phone menggunakan  rumus  segitiga  sesuai  dengan  pembahasan  yang telah dilakukan :
a. Pembentukan Himpunan Fuzzy Input  :  Aspek  SmartPhone  =  85;  Intentitas  Pengguna  =  85; Status Sosial = 80 ; Jenis Pekerjaan= 70.
1) Aspek Teknis, terdiri dari 3 himpunan fuzzy, yaitu rendah, sedang,  dan  tinggi.  Jika  diketahui  SmartPhone  sebesar  90, maka: µ Rendah [85] = 0 µ Sedang [85] = 0 µ Tinggi [85] = (x-a)/(b/a) = (85-70)/(90-70) = 15/20 = 0.75
2) Intentitas  Pengguna,  terdiri  dari  3  himpunan  fuzzy,  yaitu Sedikit,  sedang,  dan  Banyak.  Jika  diketahui  Intentitas Pengguna sebesar 80, maka: µ Sedikit[95] = 0 µ Sedang [95] = 0 µ Banyak [95] = (c-x)/(c-b) = (100-95)/100-80) = 5/20 = 0.25
3) Status  Sosial,  terdiri  dari  3  himpunan  fuzzy,  yaitu  rendah, sedang, dan tinggi. Jika diketahui Status Sosial sebesar 80, maka: µ Rendah [52,5] = 0 µ Sedang [52,5] =0 µ Tinggi [52,5] = (c-x)/(c-b) = (80-55)/( 80-55) = 0/0 = 0
4) Jenis Pekerjaan, terdiri dari 3 himpunan fuzzy, yaitu Tidak Bagus,  Bagus,  dan  Sangat  Bagus.  Jika  diketahui  Jenis Pekerjaan sebesar 70, maka:
µ Tidak Bagus [70] = 0 µ Bagus [70] = [70] µ Sangat Bagus [70] (x-a)/(b-a) = (70-55)/(80-55) = 15/20 = 0,75

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Adapun  kesimpulan  yang  diperoleh  dari  hasil  penelitian  dan pembahasan penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Metode mamdani yang digunakan pada penelitian ini sudah mampu  menghasilkan  keputusan  dalam  memprediksi kecanduan penggunaan smartphone terhadapa produktivitas kerja di kota Batam.
2. Logika  fuzzy  mampu  menganalisa  keputusan  dalam memprediksi  kecanduan  penggunaan  smartphone  terhadap produktivitas  kerja  di  kota  Batam  dengan  salah  satu  hasil pengujiannya berada pada kecanduan yang tinggi, yaitu 80, dimana angka tersebut menunjukkan kecanduan smarphone yang tinggi.
3. Aplikasi  yang  telah  kami  selesaikan,  mampu  membantu bagian  kepegawaian  untuk  menggunakan  logika  fuzzy dalam memprediksi  tingkat  kecanduan  smartphone terhadap produktivitas kerja di kota Batam.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  peneliti  ucapkan  kepada  Simlitabmas  Dikti  yang sudah mendanai penelitian yang telah kami selesaikan ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] F. N. Edy Victor Haryanto, “Penerapan Metode Fuzzy Mamdani  Dalam  Memprediksi  Tingginya  Pemakaian Listrik  (  Studi  Kasus  Kelurahan  Abc  ),” STMIK
AMIKOM Yogyakarta , pp. 115–119, 2015.
[2] N.  Jocom,  “Peran  Smarthphone  dalam  Menunjang
Kinerja  Karyawan  Bank  Prismadana  (Studi  Pada Karyawan  Bank  Prismadana  Cabang  Airmadidi),” J. Acta Diurna , vol. 1, no. I, pp. 1–24, 2013.
[3] K.  E.  Holbert  and  K.  Lin,  “Nuclear  power  plant instrumentation fault detection using fuzzy logic,” Sci. Technol. Nucl. Install. , vol. 2012, 2012.
[4] M.  Maslim,  “Aplikasi  logika,”  vol.  2013,  no.  Sentika, 2013.

## BIODATA PENULIS

## Alvendo Wahyu Aranski
Lulus  S1  di  Program  Studi  Sistem Informasi Fakultas Ilmu Komputer Universitas  Putra  Indonesia  “YPTK” Padang  tahun  2013,  lulus  S2  di  Programa Magister  Ilmu  Komputer  Konsentrasi Sistem Informasi Universitas Putra
Indonesia  “YPTK”  Padang  tahun  2014. Saat ini menjadi dosen pada program studi Teknik  Informatika  di  Universitas  Putera Batam.

## Sestri Novia Rizki
Lulus  S1  di  Program  Studi  Teknik Informatika Fakultas
Ilmu Komputer Universitas  Putra  Indonesia  “YPTK” Padang  tahun  2013,  lulus  S2  di  Programa Magister Ilmu Komputer Konsentrasi Teknik Informatika Universitas Putra
Indonesia  “YPTK”  Padang  tahun  2014. Saat  ini  menjadi  dosen  pada  program  studi Teknik  Informatika  di  Universitas  Putera Batam.